回归分析在沉降预测数据处理中的应用

在建筑物沉降预测中可以使用双曲线函数拟合,文章介绍了双曲线拟合模型,并提出了利用Excel软件进行回归分析的详细方法及计算步骤.利用Excel进行回归分析,在求得相关参数的同时可以得到参数检验,并可同时生成相关图表.     

递推回归在隧道拱部沉降监测中的应用

本文采用步步递推的方式,回归建立预报数模,并应用该数模预算求得隧拱沉降预报值,进而以沉降预报值为参照,成功实施隧道施工的安全质量监控。文中所述方法,对隧道工程极具实用价值,对同类工程亦具参考意义。     

灰色模型在建筑物沉降监测中的应用

简要介绍了灰色模型的基本原理及建模方法,并针对具体的工程实例,通过建立灰色预报模型来预报未来几天的沉降量。结果表明:灰色模型具有较高的预报精度,数据非常可靠,所以可以通过建立灰色模型的方法来了解建筑物短期内的沉降变化规律。     

基于灰色自回归模型的既有建筑物沉降预测

在探讨灰色模型与自回归模型相关理论的基础上,将趋势项提取与残差项处理相结合的灰色自回归分析思路应用于基坑周边建筑物沉降预测中,并采用均方误差、平均相对误差等指标对预测精度进行评定,验证了组合预测方法的实用性与有效性。     

回归分析在建筑物沉降变形分析中的应用

本文根据南宁市民生广场沉降实测资料,运用回归分析法分别建立了差异沉降回归模型和累计沉降回归模型,并通过对沉降变形的预测、成果的分析和检验,证实了在建筑物沉降变形分析中应用回归分析的可行性。     

非等时距灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

针对传统灰色模型要求原始实测数据是等时距的特点,基于某项目实测数据,利用三次样条插值良好收敛性、优越稳定性以及二阶光滑度的独特性质,将实测数据转化为等时距序列,建立非等时距灰色模型,并采用控制变量法,对时间间隔和观测次数这两种因素进行精度分析,为构建高精度非等时距灰色模型提供借鉴.研究结果表明,三次样条插值具备强大插值...     

灰色模型在地铁隧道沉降预测中的应用

采用非齐次的GM(1,1)模型进行地铁隧道轴线的变形沉降预测,拓展了灰色模型在工程中的应用,并结合上海地铁4号线上行线隧道变形沉降的监测数据对该模型进行了验证,结果显示该模型合理可行。     

自回归法在时间序列预测中的应用

1.自回归法进行时间序列预测的理论当一个要素(变量)按时间顺序排列的观测值之间具有依赖关系或自相关性时,建立该要素(变量)的自回归模型,并由此对其发展变化趋势进行预测,这就是自回归法。用自回归法进行时间序列预测主要是先判断时间序列的自相关性,然后建立该时间序列的自回归预测模型,进行预测。自相关性是建立自回归模型的基础,只有具有显著的自相关性的时间序列才可以建立自回归模型。     

组合预测法在建筑物沉降监测中的应用研究

对于一些重要建筑物沉降的预测分析,现在大都采用单一的预测方法。各种方法都有自己的应用范围,也存在着各自的优缺点。因此,本文拟建立组合预测模型,并以几种常见的预测模型组成组合模型进行计算分析,结果表明组合预测模型具有较高的预测精度。     

地铁隧道结构沉降监测分析

论述了地铁隧道结构沉降监测基准网的构成、布设形式及基准网的稳定性分析,并对隧道结构沉降监测点及整体隧道道床差异沉降监测点的布设方式及施测方法进行了简单的介绍;文章以南昌市轨道交通2号线首通段为实例,通过选取部分监测期数的监测数据,分析了隧道结构的沉降情况、沉降趋势及沉降原因,给出了有益的建议,为南昌轨道交通2号线的运营...     

沉降监测技术在高层建筑施工中的应用

在高层建筑施工过程中,为了保证建筑物的安全性以及使用年限,通常利用沉降监测技术加强施工过程监控以及指导项目经理制定合理的施工工序。以此避免在施工过程中出现建筑物不均匀沉降现象,分析沉降原因,并及时制定相应的措施,避免造成经济损失。     

地下隧道开挖引起某公路地表沉降监测分析

北京某地下直径线热力改造工程需穿越公路下方开挖一条隧道,对隧道开挖过程中公路地表的沉降进行了两个月的跟踪监测。通过对监测数据的分析研究,及时掌握了地表沉降的变化规律,并有效指导了工程的进展。监测结果表明,地表沉降位移没有超过警戒值,未对公路交通造成危害。其它类似工程可借鉴此经验。     

隧道拱顶下沉监测

为了保障隧道的安全施工,及时掌握隧道整体的稳定情况,需要进行隧道拱顶下沉监测.在介绍隧道内监测基准点、工作基点和监测点的建立方法的基础上,说明了精密水准测量方法和三角高程测量方法,重点讨论了隧道变形自动监测系统的应用.研究表明,精密水准测量方法和静力水准仪法精度可靠,但对于大断面隧道,操作相对不便;三角高程测量法可迅速测出相对拱顶下沉值和绝对拱顶下沉值,前者可以自由设站,后者可在控制点上设站,操作灵活方便,但不能实时连续观测;隧道变形自动监测系统无论巴赛特系统、全站仪动态监测系统或者断面仪动态监测系统,均可实现全天24小时无人值守、连续监测隧道拱顶下沉变形,但如果布置许多断面,硬件成本甚高.实践中,应相机抉择综合采用各种方法.     

高层建筑物沉降变形监测分析

高层建筑物沉降监测是建筑物施工及运营期间一项不可或缺的重要工作。及时掌握建筑物的沉降量是确保建筑物安全的根本保证。文章结合工程实例,详细介绍了某一高层建筑物的沉降监测方案,并对监测结果进行了详细分析,得到了高层建筑物在施工及竣工后期的沉降变形规律,确保了该高层建筑物的安全。监测结果可为类似的工程提供参考与借鉴。     

青岛地铁3号线某区间隧道拱顶沉降测量方法选择与精度分析

结合青岛地铁3号线某区间隧道监测工程,研讨拱顶沉降的测量方法、精度和注意事项,以备不同地质条件下不同支护结构隧道工程对于拱顶沉降监测方法的选择。在接触量测中,因瓦挂尺和挂钩塔尺的使用提高了工作效率。在能将竖直角和距离控制在一定范围内的条件下,全站仪三角高程的方法同样适用于隧道拱顶沉降的量测,并且能够大幅度的降低作业强度...     

盾构隧道开挖引起的地表沉降规律

地表沉降值是衡量开挖方式是否合适的关键指标,因此监测和预测地表沉降有重要的实际意义。在文中,根据对盾构法开挖隧道引起的地表沉降监测资料,做出了观测断面中心点的速度直方图和观测断面中心点位移随盾构机推进的位移变化图。通过分析,发现当盾构机到达测量断面前5m～8m后,地表测点的变形达到最大隆起值,然后测点的变形速度为负值,开始向下运动;在盾构机通过测量断面大约25m后,测点位移几乎不再增加,变形速度也变得很小。     

基于小生境等维BP神经网络的沉降预报

针对传统BP神经网络全局优化能力低、无法学习的缺陷,引入遗传算法中的小生境技术,研究了基于小生境等维BP神经网络模型,同时利用MATLAB进行编程实现。该模型的核心思想是借助小生境遗传算法优化神经网络的连接权和阈值,进而提高了等维BP神经网络模型的全局优化能力,改善了模型的收敛性。结合宁波某大楼沉降监测实例,利用小生境等维BP神经网络、GM(1,1)模型、等维BP神经网络模型分别对沉降数据建模预测,结果表明,小生境等维BP神经网络模型更加符合实际情况、预测效果更佳。     

天津南港LNG接收站沉降监测与影响因素分析

分析天津南港LNG接收站沉降监测数据及影响因素,沉降监测数据标准偏差和外符合精度满足要求。光照对沉降监测数据有周期性的影响,风向和风速对沉降监测数据没有明显影响。